liniowy model innowacji systemowy model innowacji

Prezentacja na temat: "liniowy model innowacji systemowy model innowacji"— Zapis prezentacji:

1 liniowy model innowacji systemowy model innowacji
Modele innowacji liniowy model innowacji systemowy model innowacji działalność badawczo-rozwojowa jako podstawowa determinanta innowacji, a proces ich tworzenia to „zbiór powiązanych, następujących po sobie w określonej kolejności czynności” (formalna działalność badawczo-rozwojowa, badania stosowane, rozwój nowego produktu, komercjalizacja i innowacja). nie można jednoznacznie określić kolejności procesów, w wyniku których dochodzi do powstania innowacji. zdolność firm do generowania innowacji zależy w znacznej mierze od ich powiązań z innymi firmami, instytucjami i organizacjami.

2

3

4 Wydatki na działalność
TABELA 1. PODSTAWOWE WSKAŹNIKI STATYSTYKI NAUKI, TECHNIKI I INNOWACJI - ROZWÓJ W KOLEJNYCH DEKADACH Lata 50 – 60-te Lata 70-te Lata 80-te Lata 90-te I dekada XXI wieku Wydatki na działalność B+R Wydatki na działalność B+R, statystyka patentów, bilans płatniczy w dziedzinie techniki działalność B+R, statystyka patentów, bilans płatniczy w dziedzinie techniki, produkty wysokiej techniki, bibliometria, statystyka w zakresie zasobów ludzkich, badania ankietowe działalności innowacyjnej Wydatki na działalność B+R, statystyka patentów, bilans płatniczy w dziedzinie techniki, produkty wysokiej techniki, bibliometria, statystyka w zakresie zasobów ludzkich, badania ankietowe działalności innowacyjnej w sektorze wytwórczym, przegląd technologii produkcyjnych, innowacje opisane w literaturze technicznej, wsparcie budżetowe działalności innowacyjnej, inwestycje w wartości niematerialne, wskaźniki z zakresu, technologii ICT, produktywność, kapitał wysokiego ryzyka Wydatki na działalność B+R, statystyka patentów, bilans płatniczy w dziedzinie techniki, produkty wysokiej techniki, bibliometria, statystyka w zakresie zasobów ludzkich, badania ankietowe działalności innowacyjnej we wszystkich sektorach, innowacje technologiczne, organizacyjne, marketingowe, wsparcie budżetowe działalności innowacyjnej, inwestycje w wartości niematerialne, wskaźniki z zakresu technologii ICT, produktywność, kapitał wysokiego ryzyka, zachęty podatkowe, statystyki: biotechnologii i nanotechnologii; komercjalizacji badań naukowych; umiędzynarodowienia i globalizacji; gospodarki opartej na wiedzy, kapitału intelektualnego; dezagregacje GBAORD; wskaźniki kreatywności. model innowacji liniowy model innowacji łańcuchowy model innowacji systemowy

5 Najczęściej stosowane wskaźniki innowacji
innowacje technologiczne: udział w badanej populacji firm, które wprowadziły w ostatnich latach innowację produktową lub procesową; które rozwinęły wewnętrznie (in-house) innowacje technologiczne; które wprowadziły innowację produktową nową na rynku. innowacje nie-technologiczne – udział w badanej populacji firm, które wprowadziły innowacje marketingowe lub organizacyjne. wkład (input): ogólne wydatki na innowacje; udział firm prowadzących działalność B+R; udział firm wykonywających B+R w sposób systematyczny. efekt (output): np. wpływ innowacji produktowych na wysokość sprzedaży; wpływ innowacji procesowych na koszty i zatrudnienie; wpływ innowacji na wydajność.

6 Parametry mierników innowacji wg Barré’a i Papon’a (1993)
przedmiot pomiaru: ludzie; zasoby finansowe; wiedza skodyfikowana; wiedza ucieleśniona; przestrzeń, wewnątrz której dokonuje się pomiaru: instytucja lub terytorium; typ działalności, jaką mierzą; skala pomiaru: mikro, mezo lub makro; typ pomiaru: parametr zasobu, który mierzy rozmiary (lub poziom) oraz parametr relacji(przepływu lub zależności pomiędzy dwoma jednostkami).

7 Działalność B+R według podręcznika Frascati (OECD, 2002)

8 Działalność B+R a pokrewne formy działalności intelektualnej

9 Metody pomiaru działalności innowacyjnej
metoda przedmiotowa metoda podmiotowa

10 Innowacyjne regiony: wyniki analiz empirycznych
Martin (2003) zalicza do nich fiński region Uusimaa oraz brytyjskie Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire. Nowak (2011), na podstawie selekcji przeprowadzonej w grupie regionów NUTS-2 w krajach UE-15 wyróżnił 5 regionów charakteryzujących się wysokim poziomem konkurencyjności oraz dobrze rozwiniętą gospodarką opartą na wiedzy. Należą do nich Stuttgart, Etelä-Suomi, Île de France, Emilia Romagna oraz Sztokholm. Rezultaty osiągnięte w ramach inicjatywy „Regiony Wiedzy”, potwierdziły istnienie siedmiu modelowych regionów zaawansowanych technologii, do których zalicza się regiony: Leuven, Shannon, Emilia Romania, Szkocja, Limburgia, Aachen i Tempere (CORDIS 2006). według European Regional Innovation Scoreboard, obejmującego badaniem regiony UE i Norwegii, najbardziej innowacyjne regiony znajdują się w Szwajcarii, Niemczech, Danii, Belgii, Norwegii, Finlandii, Szwecji i Wielkiej Brytanii (2011, 2017).

11 Innowacyjne regiony: wyniki analiz empirycznych
wyniki badania przeprowadzonego dla regionów OECD (2011) potwierdziły istnienie 29 ośrodków wiedzy i technologii. Zlokalizowane są one przede wszystkim w Stanach Zjednoczonych (11 regionów, w tym California, Massachusetts, Michigan, i New Jersey), Azji (miedzy innymi koreański region Chungcheong) oraz Centralnej i Północnej Europie. W Europie należą do nich 3 niemieckie regiony (Badenia-Wirtenbergia, Bawaria i Hessen), 4 szwedzkie, w tym Sztokholm, 3 fińskie, 3 brytyjskie (region wschodni, południowo-zachodni i południowo-wschodni), 2 francuskie, w tym Ile-de-France, 1 holenderski (region południowy) oraz 1 duński (region stołeczny), zestawienie propozycji grupowania regionów według poziomu innowacyjności, zastosowanych przez innych autorów prezentują Marsan i Maquire (2011).

12 Wskaźniki wykorzystywane w budowie Regional Innovation Scoreboard
Lp. wskaźnik 2002 2003 2006 2009 2012 1. odsetek ludności z wykształceniem wyższym w grupie wiekowej lata x 2. zasoby ludzkie w nauce i technologii wyrażone jako proc. populacji, rdzeń (HRST Core) 3. udział w kształceniu ustawicznym w grupie wiekowej lata 4. udział zatrudnionych w sektorach przemysłu średnio - wysokiej i wysokiej techniki w liczbie osób zatrudnionych w przemyśle i usługach x (proc. siły roboczej) x (4. i 5. łącznie) 5. udział zatrudnionych w usługach opartych na zaawansowanej wiedzy (knowledge-intensive services) w liczbie osób zatrudnionych w przemyśle i usługach 6. udział wydatków publicznych na B+R w PKB (GERD, proc.) x (GERD + HERD) 7. udział wydatków przedsiębiorstw na B+R w PKB (BERD, proc.)

13 Wskaźniki wykorzystywane w budowie Regional Innovation Scoreboard
8. udział wydatków przedsiębiorstw na innowacje nie związane z działalnością B+R w sprzedaży przedsiębiorstw ogółem (MSP) x 9. udział MSP wprowadzających własne innowacje (in house) w ogólnej liczbie MSP 10. udział MSP kooperujących w zakresie innowacji w ogólnej liczbie MSP 11. liczba publiczno-prywatnych publikacji naukowych na milion mieszkańców 12. udział przedsiębiorstw z szerokopasmowym dostępem do Internetu 13. liczba zgłoszeń patentowych w zakresie zaawansowanych technologii na milion mieszkańców (EPO) 14. liczba zgłoszeń patentowych na milion mieszkańców (EPO) x (na mld PKB, PPS) 15. udział przedsiębiorstw innowacyjnych w ogóle przedsiębiorstw przemysłowych 16. udział przedsiębiorstw innowacyjnych w ogóle przedsiębiorstw usługowych

14 Wskaźniki wykorzystywane w budowie Regional Innovation Scoreboard
17. udział wydatków na innowacje w sprzedaży sektora przemysłu x 18. udział wydatków na innowacje w sprzedaży sektora usług 19. udział MSP wprowadzających innowacje produktowe i procesowe 20. udział MSP wprowadzających innowacje marketingowe i organizacyjne 21. udział przedsiębiorstw innowacyjnych, w których innowacje produktowe lub procesowe doprowadziły do redukcji jednostkowych kosztów pracy, w ogóle przedsiębiorstw 22. udział przedsiębiorstw innowacyjnych, w których innowacje produktowe lub procesowe doprowadziły do redukcji zużycia materiałów i energii, w ogóle przedsiębiorstw 23. udział sprzedaży nowych produktów (w stosunku do działalności firmy, a nie rynku) w sprzedaży przedsiębiorstw ogółem x (MSP, 23. i 24. łącznie) 24. udział sprzedaży nowych produktów dla rynku w sprzedaży przedsiębiorstw ogółem

15 Regional innovation Scoreboard 2004

16 Regional innovation Scoreboard 2014

17 REGIONAL INNOVATION SCOREBOARD 2017

18 REGIONAL INNOVATION SCOREBOARD 2017

19

20

21 TOP 15 Regions

22

23

24

25

26

27

28 innowacyjność zdolność innowacyjna pozycja innowacyjna
zdolność gospodarki, regionu, czy przedsiębiorstwa do kreacji i komercjalizacji innowacji. Mierzy się ją zwykle wysokością nakładów na działalność badawczo-rozwojową oraz poziomem i jakością zasobów ludzkich i środowiska sprzyjającego generowaniu innowacji (wskaźniki nakładów – input measures). efekt aktywności innowacyjnej. Jest to ujęcie wynikowe, które mierzy efekty działalności badawczo-rozwojowej (wskaźniki efektów – output measures). Najczęściej analizowanym wskaźnikiem efektu działalności innowacyjnej są patenty i licencje.

29 Analiza innowacyjności regionalnej typu INPUT-OUTPUT (1/3)
Zastosowana metodologia pozwala na uporządkowanie regionów według poziomu regionalnej innowacyjności, ze względu na nakłady na innowacyjność i efekty działalności innowacyjnej. - zbiór krajów P = P1 È...Pn È...PN , gdzie n = 1, …, N, - zbiór regionów w n- tym kraju 𝑝 1 𝑛 , 𝑝 2 𝑛 ,…, 𝑝 𝑘 𝑛 ,…, 𝑝 𝐾 𝑛 gdzie k=1,…,K, - zbiór zmiennych opisujących innowacyjność INPUT 𝑋 1 1 , 𝑋 2 1 ,…, 𝑋 𝑗 1 ,…, 𝑋 𝑚 1 , - zbiór zmiennych opisujących innowacyjność OUTPUT 𝑋 1 2 , 𝑋 2 2 ,…, 𝑋 𝑗 2 ,…, 𝑋 𝑚 2

30 Analiza innowacyjności regionalnej typu INPUT-OUTPUT (2/3)
Macierze danych mają postać: - macierz INPUT: X1: 𝑥 11 1𝑛 ⋯ 𝑥 1𝑚 1𝑛 … 𝑥 𝑘𝑗 1𝑛 … 𝑥 𝐾1 1𝑛 ⋯ 𝑥 𝐾𝑚 1𝑛 Kxm (1)  gdzie: 𝑥 𝑘𝑗 1𝑛 – wartość j-tej zmiennej (j = 1, …, m) INPUT, w k-tym regionie (k = 1, …, K), w n-tym kraju (n = 1, …, N), - macierz OUTPUT: X1: 𝑥 11 2𝑛 ⋯ 𝑥 1𝑚 2𝑛 … 𝑥 𝑘𝑗 1𝑛 … 𝑥 𝐾1 2𝑛 ⋯ 𝑥 𝐾𝑚 2𝑛 Kxm (2) gdzie: 𝑥 𝑘𝑗 2𝑛 – wartość j-tej (j = 1, …, m) zmiennej OUTPUT, w k-tym regionie (k = 1, …, K), w n-tym kraju (n = 1, …, N)

31 Analiza innowacyjności regionalnej typu INPUT-OUTPUT (3/3)
Indeksy regionalnej innowacyjności typu INPUT i OUTPUT oparto na mierze syntetycznej (Strahl, 1978; Strahl, Walesiak, 1997). 𝐼𝑅𝐼 𝑘 𝐼𝑁𝑃𝑈𝑇𝑛 = 1 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑦 𝑘𝑗 1𝑛 , (3)  gdzie: 𝑦 𝑘𝑗 1𝑛 = 𝑥 𝑘𝑗 1𝑛 − min 𝑘∊𝑃 𝑥 𝑘𝑗 1𝑛 max 𝑘∊𝑃 𝑥 𝑘𝑗 1𝑛 − min 𝑘∊𝑃 𝑥 𝑘𝑗 1𝑛 (4) k∊P; k=1,…,K j=1,…,m n=1,…,N 𝑥 𝑘𝑗 1𝑛 – wartość j-tej zmiennej dla k-tego regionu, w n-tym kraju, 𝐼𝑅𝐼 𝑘 𝑂𝑈𝑇𝑃𝑈𝑇𝑛 = 1 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑦 𝑘𝑗 2𝑛 , (5) 𝑦 𝑘𝑗 2𝑛 = 𝑥 𝑘𝑗 2𝑛 − min 𝑘∊𝑃 𝑥 𝑘𝑗 2𝑛 max 𝑘∊𝑃 𝑥 𝑘𝑗 2𝑛 − min 𝑘∊𝑃 𝑥 𝑘𝑗 2𝑛 (6) 𝑥 𝑘𝑗 2𝑛 – wartość j-tej zmiennej dla k-tego regionu, w n-tym kraju. ,